ටීසර්
අපි මුලින්ම දත්ත දැක්කේ කවදාද?
- විසිවන සියවසේ මැද
- Vulcan හි අනුප්‍රාප්තිකයෙකු ලෙස, Spock
- 18,000 BC
- කව්ද දන්නේ?
සොයාගත් ඉතිහාසයේ අපට යා හැකි තාක් දුරට දත්ත භාවිතා කරන මිනිසුන් අපට හමු වේ. සිත්ගන්නා කරුණ නම්, දත්ත ලිඛිත සංඛ්‍යා වලට පෙර පවා තිබීමයි. අප්‍රිකානු මහාද්වීපයේ අපේ මුතුන් මිත්තන් පොත් තැබීමේ ආකාරයක් ලෙස කූරු මත ලකුණු භාවිතා කළ ක්‍රි.පූ. පිළිතුරු 18,000 සහ 2 ද පිළිගනු ලැබේ. එය විසිවන සියවසේ මැද භාගයේදී වුවද, අද අප තේරුම් ගන්නා පරිදි ව්‍යාපාර බුද්ධිය ප්‍රථම වරට නිර්වචනය කරන ලදී. 4 වැනි සියවස ආරම්භය ආසන්න වන තුරුම BI ව්‍යාප්ත වූයේ නැත.
දත්ත ගුණාත්මක භාවයේ ප්රතිලාභ පැහැදිලිය. 
- විශ්වාසය. පරිශීලකයන් දත්ත වඩා හොඳින් විශ්වාස කරනු ඇත. "විධායකයන්ගෙන් 75% ක් ඔවුන්ගේ දත්ත විශ්වාස නොකරයි"
- වඩා හොඳ තීරණ. ඔබට වඩා දක්ෂ තීරණ ගැනීමට දත්ත වලට එරෙහිව විශ්ලේෂණ භාවිතා කිරීමට හැකි වනු ඇත. දත්තවල ගුණාත්මකභාවය AI භාවිතා කරන ආයතන මුහුණ දෙන විශාලතම අභියෝග දෙකෙන් එකකි. (අනෙක් කාර්ය මණ්ඩල කුසලතා කට්ටල වේ.)
- තරඟකාරී වාසිය. දත්තවල ගුණාත්මක භාවය මෙහෙයුම් කාර්යක්ෂමතාව, පාරිභෝගික සේවා, අලෙවිකරණය සහ පහළම රේඛාව - ආදායමට බලපායි.
- සාර්ථකත්වය. දත්තවල ගුණාත්මක භාවය ව්‍යාපාරයට දැඩි ලෙස සම්බන්ධ වේ සාර්ථකත්වය.
6 දත්තවල ගුණාත්මක භාවයේ ප්‍රධාන අංග
ඔබට ඔබේ දත්ත විශ්වාස කළ නොහැකි නම්, ඔබ එහි උපදෙස්වලට ගරු කරන්නේ කෙසේද?
අද, BI මෙවලම්, විශ්ලේෂණ, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ කෘත්‍රිම බුද්ධිය සමඟින් ව්‍යාපාර විසින් ගනු ලබන තීරණ වල වලංගුභාවය සඳහා දත්තවල ගුණාත්මක භාවය ඉතා වැදගත් වේ. සරලම දෙය නම්, දත්ත ගුණත්වය යනු වලංගු සහ සම්පූර්ණ දත්ත වේ. ඔබ සිරස්තලවල දත්තවල ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ ගැටලු දැක ඇති.
- CDC හි COVID-19 දත්ත වැඩිදියුණු කිරීම - "වසංගතය අතරතුර, CDC ප්‍රතිචාරය සඳහා තීරණාත්මක දත්තවල කාලෝචිතභාවය, සම්පූර්ණත්වය සහ ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කර ඇත."
- කසළ ඇතුලට, කුණු පිටතට; city watchdog විශ්වාස කළ නොහැකි දත්ත ගුණාත්මක භාවයේ කරදරකාරී රටාව සොයා ගනී - "[චිකාගෝ] වැඩබලන පරීක්ෂක ජෙනරාල්ගේ නව වාර්තාවක් පවසන්නේ "දත්ත තත්ත්ව ගැටළු" සම්පත් වෙන් කිරීමට, සේවක කාර්ය සාධනය මැනීමට සහ වැඩසටහන් රාශියක් නිරීක්ෂණය කිරීමට භාවිතා කරන තොරතුරු වල "වෛෂයිකත්වය, උපයෝගීතාවය සහ අඛණ්ඩතාව" කෙරෙහි බලපාන බවයි.
- VA හි EHR ප්‍රචාරණය අතරතුර GAO දත්ත තත්ත්ව ගැටළු සොයා ගනී - "VA විසින් එහි නව Cerner EHR පද්ධතියට සංක්‍රමණය වූ දත්තවල ගුණාත්මකභාවය සහතික නොකළේය."
සමහර ආකාරවලින් - ව්‍යාපාරික බුද්ධියේ තුන්වන දශකය තුළ පවා - දත්තවල ගුණාත්මක භාවය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සහ පවත්වාගෙන යාම වඩාත් අපහසු වේ. දත්තවල ගුණාත්මකභාවය පවත්වා ගැනීමේ නිරන්තර අරගලයට දායක වන සමහර අභියෝගවලට ඇතුළත් වන්නේ:
- විවිධ ආයතන වලින් අසමාන පද්ධති, ක්‍රියාවලි, මෙවලම් සහ දත්ත එකට ගෙන ඒමට උත්සාහ කරන ඒකාබද්ධ කිරීම් සහ අත්පත් කර ගැනීම්.
- දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම ප්‍රතිසන්ධාන කිරීම සඳහා ප්‍රමිතීන් නොමැතිව දත්තවල අභ්‍යන්තර සිලෝස්.
- ලාභ ගබඩා කිරීම විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ග්‍රහණය කර ගැනීම සහ රඳවා ගැනීම පහසු කර ඇත. අපට විශ්ලේෂණය කළ හැකි ප්‍රමාණයට වඩා වැඩි දත්ත අපි ග්‍රහණය කර ගනිමු.
- දත්ත පද්ධතිවල සංකීර්ණත්වය වර්ධනය වී ඇත. දත්ත ඇතුලත් කර ඇති වාර්තා පද්ධතිය සහ පරිභෝජන ලක්ෂ්‍යය අතර, එය දත්ත ගබඩාව හෝ වලාකුළක් වුවද, තවත් ස්පර්ශක ස්ථාන තිබේ.
අපි කතා කරන්නේ දත්තවල කුමන අංශ ගැනද? දත්තවල ගුණාත්මක භාවයට දායක වන ගුණාංග මොනවාද? දත්ත ගුණාත්මක භාවයට දායක වන අංග හයක් ඇත. මේ සෑම එකක්ම සම්පූර්ණ විෂයයන් වේ. 
- කාලෝචිතභාවය
- දත්ත සුදානම් වන අතර අවශ්‍ය විට භාවිතා කළ හැක.
- උදාහරණයක් ලෙස, ඊළඟ මාසයේ පළමු සතිය තුළ මාසය අවසානයේ වාර්තා කිරීම සඳහා දත්ත ලබා ගත හැකිය.
- වලංගු වේ
- දත්ත ගබඩාවේ නිවැරදි දත්ත වර්ගය ඇත. පෙළ යනු පෙළ, දිනයන් දින සහ අංක සංඛ්‍යා වේ.
- අගයන් අපේක්ෂිත පරාසයන් තුළ ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ෆැරන්හයිට් අංශක 212 සැබෑ මැනිය හැකි උෂ්ණත්වයක් වන අතර, එය මිනිස් උෂ්ණත්වය සඳහා වලංගු අගයක් නොවේ.
- අගයන්ට නිවැරදි ආකෘතිය ඇත. 1.000000 ට 1 ට සමාන අර්ථයක් නැත.
- අනුකූලතාව
- දත්ත අභ්‍යන්තරව අනුකූල වේ
- වාර්තාවල අනුපිටපත් නොමැත
- අඛණ්ඩතාව
- වගු අතර සම්බන්ධතා විශ්වසනීයයි.
- එය නොදැනුවත්වම වෙනස් නොවේ. වටිනාකම් ඒවායේ මූලාරම්භය සොයා ගත හැක.
- සම්පූර්ණත්වය
- දත්තවල "සිදුරු" නොමැත. වාර්තාවක සියලුම අංග අගයන් ඇත.
- NULL අගයන් නොමැත.
- නිරවද්යතාවය
- වාර්තාකරණ හෝ විශ්ලේෂණ පරිසරයේ දත්ත - දත්ත ගබඩාව, on-prem හෝ cloud හි වේවා - ප්‍රභව පද්ධති, හෝ පද්ධති හෝ වාර්තාව පිළිබිඹු කරයි
- දත්ත සත්‍යාපනය කළ හැකි මූලාශ්‍රවලින් වේ.
එසේ නම්, දත්තවල ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ අභියෝගය දත්ත තරම්ම පැරණි බව අපි එකඟ වෙමු, ගැටළුව සෑම තැනකම පවතින අතර විසඳීමට අත්‍යවශ්‍ය වේ. ඉතින්, අපි ඒකට මොකද කරන්නේ? ඔබේ දත්ත තත්ත්ව වැඩසටහන දිගු කාලීන, නිමක් නැති ව්‍යාපෘතියක් ලෙස සලකන්න.
දත්තවල ගුණාත්මක භාවය සමීපව නියෝජනය කරන්නේ එම දත්ත යථාර්ථය කෙතරම් නිවැරදිව නිරූපණය කරන්නේද යන්නයි. ඇත්තම කිව්වොත් සමහර දත්ත අනෙක් දත්ත වලට වඩා වැදගත්. ශක්තිමත් ව්‍යාපාරික තීරණ සහ සංවිධානයේ සාර්ථකත්වය සඳහා වැදගත් වන දත්ත මොනවාදැයි දැන ගන්න. එතනින් පටන් ගන්න. එම දත්ත කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න.
දත්ත තත්ත්ව 101 ලෙස, මෙම ලිපිය මාතෘකාවට නවක මට්ටමේ හැඳින්වීමකි: ඉතිහාසය, වත්මන් සිදුවීම්, අභියෝගය, එය ගැටලුවක් වන්නේ ඇයි සහ ආයතනයක් තුළ දත්ත ගුණත්වය ආමන්ත්‍රණය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ ඉහළ මට්ටමේ දළ විශ්ලේෂණයකි. 200-මට්ටමේ හෝ උපාධි මට්ටමේ ලිපියක මෙම මාතෘකා වලින් කවර හෝ ගැඹුරක් බැලීමට ඔබ කැමති නම් අපට දන්වන්න. එසේ නම්, ඉදිරි මාසවලදී අපි විශේෂතා ගැඹුරින් කිමිදෙමු.
